Dataset opportunity
Gophr — Gelegenheit für Industriebetriebsdatensatz
Moderater Industriebetriebsdatensatz von Gophr, nutzbar für industrielle Überwachung und Prognose.
Score
48
Score (0–100) blends weighted dimensions — dataset rarity, training value, buyer demand, evidence strength and right-to-license. 70+ is deal-ready. See the scored dimensions below for the breakdown.Confidence
49%
Action
Datenfreigabevereinbarung
The recommended deal structure for this dataset: Acquire (full buyout), License (paid usage rights), Data Sharing Agreement (controlled access, no transfer of ownership), Partnership (co-development) or Annotation Program (labeling). Chosen from data ownership, licensing complexity and accessibility.Market
Globaler Markt für Supply Chain Analytics = 7,16 Mrd. USD im Jahr 2023, CAGR 17,8 % (Quelle: Grand View Research)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-07-23
Weak housing market hurts big and bulky last-mile delivery
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-07-22
Tractor Supply taps Instacart for same-day delivery
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-07-21
Monoprix installe un hub chez Segro dans le 13ème arr.parisien
supplychainmagazine.fr ↗
Lineage
How this lead was derived
The signal-first chain, end to end: recent external signals → qualified niche → resolved data-holder → site verification → scored opportunity. Every lead is explainable.
Concrete evidence this company actively cares about data — why it's ripe for the deal room.
Profile
Dataset profile
Type
Industriebetriebsdatensatz
Modality
Zeitreihe
Sector
Mobilität
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Im Besitz des Unternehmens — DSGVO-sensibel (PII-Überprüfung)
Buyer persona
Industrielle KI-Integratoren
Gophrs Industriebetriebsdatensatz bietet eine reichhaltige Sammlung von Zeitreihendaten, einschließlich Event-Streams, proprietärer Geodaten und anderer Industriedaten aus seinen umfangreichen Mobilitäts- und Logistikbetrieben. Dieser strukturierte Datensatz eignet sich einzigartig für Anwendungen zur industriellen Überwachung und ermöglicht KI-Modellen die Analyse und Vorhersage von Flotteneffizienz, Lieferroutenleistung und Betriebsmustern mit hoher Präzision.
Der Geschäftswert dieser Daten wird durch den globalen Markt für Supply Chain Analytics unterstrichen, der 2023 auf rund 7,16 Milliarden US-Dollar geschätzt wurde und bis 2030 voraussichtlich mit einer CAGR von 17,8 % wachsen wird. [4] Während der Zugang die Anonymisierung von PII und proprietäre Datenüberlegungen erfordert, machen die hohe technische Reife des Datensatzes und der strukturierte API-Zugang ihn zu einem wertvollen und seltenen Vermögenswert für KI-Käufer, die einen Wettbewerbsvorteil im schnell wachsenden Sektor der Logistik und industriellen Effizienz suchen. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Zugang zur Verhandlung): Enthält PII (Namen, Adressen), die für das KI-Training anonymisiert werden müssen; Routentelemetrie ist proprietär, aber Lieferinhalte sind kundenbezogen; Hohe technische Reife über API deutet darauf hin, dass die Daten gut strukturiert, aber geschützt sind · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise belegen gemeinsam, dass Gophr einen seltenen, proprietären Datensatz besitzt, der den vollständigen Lebenszyklus von Last-Mile-Logistikbetrieben in dichten städtischen Umgebungen detailliert beschreibt. Die granularen Zeitreihendaten zu Lieferleistung, Fahrzeugeffizienz und CO2-Emissionen sind ein entscheidender Vermögenswert für industrielle KI-Integratoren. Sie ermöglichen direkt die Entwicklung hochentwickelter Modelle für industrielle Überwachung und Routenoptimierung und zielen auf einen globalen Markt für Supply Chain Analytics ab, der mit einer CAGR von 17,8 % wächst.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'Industriedaten', Sektor Mobilität, 3 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
Proprietäre Domänendaten
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 Beweistreffer
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
Echtzeit/Streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
Geeignet für industrielle Überwachung
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
Die Nachfrage von KI-Käufern ist außergewöhnlich hoch, angetrieben durch das starke Wachstum im Markt für Supply Chain Analytics, der voraussichtlich mit einer CAGR von 17,8 % wachsen wird, da Unternehmen zunehmend datengesteuerte Strategien für Effizienz einführen. [4]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
eingeschränkt/unbekannt
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 Beweistypen, 3 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
Eigentum=besessen, Lizenzierung=DSGVO_sensibel
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
unabhängig
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation56
2 Datensignale (2 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch, 3 aktuelle externe Signale — proprietäre Daten über das bereits monetarisierte hinaus
Volume and value of proprietary data this company holds BEYOND what it already monetises — the dormant surplus we can unlock. A company can sell some insights AND still sit on a far larger dormant asset. - ICP Audit75
⚠ Überprüfung — Gophrs Kerngeschäft ist der Verkauf von Logistik als Dienstleistung, einschließlich einer offenen API für die Buchung und Verfolgung von Lieferungen, was es zu einem Technologieanbieter und nicht zu einem Halter von ruhenden Daten macht. Probleme: Das Kernprodukt des Unternehmens ist eine Technologieplattform für Logistik, nicht nur ein Kurierdienst.; Sie verkaufen aktiv eine offene API für Unternehmen zur Integration von Lieferdiensten, was den Verkauf von Intelligenz/einem Datendienst darstellt. [18, 21]; Das Unternehmen bezeichnet sich selbst als 'Liefertechnologieplattform' und sein Produkt als 'Lieferkommandozentrale', was eine Form des Verkaufs von Intelligenz darstellt. [4, 21
- Deep Qualification80
✓ bestanden — Gophr ist ein Logistikbetreiber, kein Datenverkäufer. Seine Betriebsdaten, reich an Zeitreihen und Geodaten, sind ein ruhendes Nebenprodukt seines Kerngeschäfts als Kurierdienst. Der Datensatz ist plausibel und wertvoll, aber das Dateneigentum ist gemischt und beinhaltet sensible PII gemäß DSGVO, was den Zugang komplex macht.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Geospatial data
Diese tabellarischen Daten liefern historische und Echtzeit-Routendaten für multimodale Flotten in großen britischen Städten und ermöglichen die Modellierung von städtischen Logistiknetzwerken und Verkehrsmustern.
Event streams
Diese Zeitreihenbeweise erfassen granulare Ereignisse im Lieferlebenszyklus, einschließlich Mustern für fehlgeschlagene Lieferungen und einzigartigen Metriken für die Verweildauer vor der Haustür, was für das Training von Modellen zur Vorhersage und Minderung von betrieblichen Engpässen unerlässlich ist.
Industrial data
Diese Zeitreihendaten quantifizieren die CO2-Emissionen pro Lieferung und die vergleichende Effizienz verschiedener Kurierarten und unterstützen direkt die Erstellung nachhaltiger und kosteneffizienter Logistik-KI.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Gophr Industrial Operations — a Moderate industrial operations dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Industrial Monitoring. Market signal: Global Supply Chain Analytics market = $7.16B in 2023, CAGR 17.8% (source: Grand View Research). Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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